Preguntas etiquetadas con matlab

Tengo matrices de correlación ( n × n ) calculadas con conjuntos P de datos ( m × n ) (observados) utilizando la función MATLAB .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef ¿Cómo comparo y analizo estas matrices de correlación entre sí?PPP ¿Cuáles son las pruebas, métodos y / o puntos de …

10 correlation  matlab  matrix 

Conocí la siguiente técnica de rastreo aleatorio en M. Seeger, "Actualizaciones de bajo rango para la descomposición de Cholesky", Universidad de California en Berkeley, Tech. Representante, 2007. tr(A)=E[xTAx]tr⁡(A)=E[xTAx]\operatorname{tr}(\mathbf{A}) = {E[\mathbf{x}^T \mathbf{A} \mathbf{x}]} donde .x∼N(0,I)x∼N(0,I)\mathbf{x} \sim N(\mathbf{0},\mathbf{I}) Como una persona sin profundos antecedentes matemáticos, me pregunto cómo se puede lograr esta …

10 normal-distribution  matlab 

Estoy trabajando en un proyecto de investigación relacionado con la optimización y recientemente tuve la idea de utilizar MCMC en este entorno. Desafortunadamente, soy bastante nuevo en los métodos MCMC, así que tuve varias preguntas. Comenzaré describiendo el problema y luego haciendo mis preguntas. Nuestro problema se reduce a estimar …

10 sampling  mcmc  matlab  expected-value 

Estoy pensando en la creación de interfaces de MATLAB y R a Ross Quinlan 's C5.0 (para aquellos que no están familiarizados con ella, C5.0 es un paquete algoritmo de árbol de decisión y el software; una extensión de C4.5 ), y yo estoy tratando de tener una idea de …

10 r  machine-learning  matlab 

En primer lugar: por lo que entendí, los residuos de arranque funcionan de la siguiente manera: Ajustar modelo a datos Calcular los residuos Vuelva a muestrear los residuos y agréguelos a 1. Ajustar modelo al nuevo conjunto de datos de 3. Repita los ntiempos, pero siempre agregue los residuos muestreados …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Estaba trazando datos de retorno (estandarizados) qqplot()en MATLAB contra los cuantiles teóricos de una distribución normal. Sin embargo, la línea en el QQ-Plot no tiene un ángulo de 45 ° pero se rota un poco. Tal vez no entiendo el concepto de un gráfico QQ, pero ¿no se supone que …

10 matlab  qq-plot 

Como se explica en esta página de Wikipedia , si dos variables aleatorias X e Y no están correlacionadas y normalmente se distribuyen conjuntamente, entonces son estadísticamente independientes. Sé cómo verificar si X e Y están correlacionados, pero no tengo idea de cómo verificar si están distribuidos normalmente de manera …

10 distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  matlab 

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Tengo una serie temporal de medidas (alturas-series unidimensionales). En el período de observación, el proceso de medición se redujo durante algunos puntos de tiempo. Entonces, los datos resultantes son un vector con NaNs donde había lagunas en los datos. Usando MATLAB, esto me está causando un problema al calcular la …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …

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Motivación : estoy escribiendo un estimador de estado en MATLAB (el filtro de Kalman sin perfume), que requiere la actualización de la raíz cuadrada (triangular superior) de una matriz de covarianza en cada iteración (es decir, para una matriz de covarianza , es cierto que ). Para poder realizar los …

9 matlab  covariance-matrix  numerics 

Tengo 2 matrices de correlación UNAUNAA y sisiB(utilizando el coeficiente de correlación lineal de Pearson a través de corrcoef de Matlab () ). Me gustaría cuantificar cuánto "más correlación"UNAUNAA contiene en comparación con sisiB. ¿Hay alguna medida estándar o prueba para eso? Por ejemplo, la matriz de correlación contiene "más …

9 correlation  matlab  correlation-matrix 

Estoy usando la glmfitfunción en MATLAB. La función solo devuelve la desviación y no la probabilidad de registro. Entiendo que la desviación es básicamente el doble de la diferencia entre las probabilidades de registro de los modelos, pero lo que no obtengo es que solo estoy usando glmfitpara crear un …

9 matlab  p-value  likelihood-ratio  deviance 

He descargado el código GPML Matlab más reciente GPML Matlab code y he leído la documentación y ejecuté la demostración de regresión sin ningún problema. Sin embargo, estoy teniendo dificultades para entender cómo aplicarlo a un problema de regresión al que me enfrento. El problema de regresión se define de …

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